2026年は”激変” 東大松尾教授が見通すAI勢力図

9/1/2026

YouTube「2026年は”激変” 東大松尾教授が見通すAI勢力図…半導体ロボット自動運転の未来【橋本幸治の理系通信】」（2026年1月3日配信）をアーカイブ視聴しました。
東京大学の松尾豊教授は、2026年までにAIの勢力図が劇的に変化すると予測していて、特に汎用人工知能（AGI）の完成やロボット技術の社会浸透に注目しています。
開発競争では、先行するOpenAIに対してGoogleが豊富な資源で猛追しており、さらに中国勢による高性能なオープンソースモデルの台頭が市場を揺るがしています。
半導体分野では、圧倒的なシェアを誇るエヌビディアの独占を崩すため、低消費電力と汎用性を両立させた日本発のスタートアップ「レンゾ」などの新たな挑戦者が現れています。
日本が再起するためには、「ソブリンAI」の観点から自国での開発能力を保持しつつ、多様な産業でAIを活用してイノベーションを創出することが不可欠です。
次世代の製造拠点を目指すラピダスを含め、ハードウェアからソフトウェアまでを一貫して国内で完結させる戦略が、日本の将来を左右すると説いています。
この東大松尾教授の予測について、生成AIに深堀させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。
なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

2026年は”激変” 東大松尾教授が見通すAI勢力図…半導体ロボット自動運転の未来【橋本幸治の理系通信】
https://www.youtube.com/watch?v=mJg8MUcF99Y

2026 Will Be a “Seismic Shift”: The AI Power Map as Foreseen by Professor Matsuo of the University of Tokyo
I watched the archived YouTube program “2026 Will Be a ‘Seismic Shift’: The AI Power Map Foreseen by Professor Matsuo of the University of Tokyo… The Future of Semiconductors, Robots, and Autonomous Driving [Koji Hashimoto’s Science & Engineering Channel]” (streamed on January 3, 2026).
Professor Yutaka Matsuo of the University of Tokyo predicts that the AI power landscape will change dramatically by 2026, with particular attention to the completion of artificial general intelligence (AGI) and the widespread social adoption of robotics technologies.
In the development race, Google—backed by vast resources—is rapidly closing in on the early leader OpenAI, while the rise of high-performance open-source models from China is shaking the market.
In the semiconductor field, new challengers are emerging to break NVIDIA’s overwhelming dominance, including Japanese startups such as “Renzo,” which aim to achieve both low power consumption and high versatility.
For Japan to stage a comeback, it is essential to maintain domestic development capabilities from the perspective of “sovereign AI,” while also leveraging AI across a wide range of industries to drive innovation.
Professor Matsuo argues that strategies enabling an end-to-end domestic ecosystem—from hardware to software—including initiatives such as Rapidus, which aims to become a next-generation manufacturing hub, will be decisive for Japan’s future.
I asked generative AI to further explore and analyze Professor Matsuo’s predictions, and then used NotebookLM to turn the results into infographics and slide materials.
Please note that the research and analysis produced by generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect actual conditions; they may also contain inaccuracies. Please review them with this in mind.

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